OCR是英文Optical Character  ecognition的缩写，中文含义为光学字符识别技术，它是指利用相关电子设备例如高拍仪或扫描仪等，通过对图像明暗检测的模式确定其形状，然后用比对识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；达到将纸质文档中的文字转换为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供后期进行文字加工及处理的一种技术，以下简称OCR。智能OCR技术通过OCR与人工智能技术相结合，并运用训练模型来识别和解析图像中的文本内容，达到在复杂的背景下也能保持高识别率和识别准确率。与传统OCR相比，智能OCR技术具有更高的识别精度、更强的适应性和更好的用户体验。它能够处理手写文字、模糊文本以及多语种文本，极大地扩展了OCR技术的应用场景。实现了对各种类型文档的快速、准确识别和处理。

第1章  智能OCR技术在现实应用中的优势

在银行的业务场景中，有大量的影像信息需要进行录入处理、审核辨别如各种票据、合同、档案和报表等，集中作业作为银行负责大量文档和数据的处理部门也正经历着前所未有的变革，传统的手工数据录入、人工审核和影像管理会消耗大量的人力、物力和时间成本，严重地影响了业务处理效率和用户体验，在当今智能OCR技术的出现，成为我们提高业务处理效率和数据准确性的关键工具。智能OCR正凭借其独特的优势，逐渐成为银行余额业务处理中的得力助手。

1.1工作效率的提升

智能OCR相对于原始录入手段具有识别精度高、快速处理、灵活适应、安全可靠的优势。智能OCR技术能够自动识别和录入文档中的文字信息，被广泛应用于身份证件识别、支票识别、合同文档审核等场景。专业录入员手工录入每分钟能录入大概120—200个字。而采用智能OCR技术，OCR影像的识别可达到1秒以内，即使加上后期校对所花费的时间也大大快于前者，以现金支票为例，智能OCR技术识别速度达到1秒以内，集中作业中心人工两录一校需4.2秒，大大减少了人工录入的时间和劳动量。对于大量的纸质票据、档案，如各种业务票据、贷款合同、财务报表等，智能OCR技术可以实现快速文字识别，将业务影像信息转化为电子数据，极大减少了人工录入的工作量。在处理标准化业务同时，智能OCR可以自动提取表单中的关键信息，如姓名、地址、日期等，并将其导入到数据库中，可用于后续的数据分析或业务处理。此外，它还可以实现24小时不间断地工作，无需休息，进一步提高了工作效率。

1.2运营成本的下降

数据录入方面，智能OCR技术减少了人工录入的工作量，有助于降低人力成本，如通过两种不同算法的智能OCR技术替代人工两录，数据录入团队只保留少部分人用于对识别结果有差异的数据校对即可，大大节约了人力资源。业务审核方面，传统的业务审核方式需要作业中心投入大量的人力成本和时间成本，而且审核业务质量很难得到保证。人工审核状态下审核一笔对公跨行汇兑业务需要60秒以上，利用智能OCR技术进行智能辅助审核，只需20秒，大幅提高业务效率，在数据录入和审核过程中发挥了巨大的作用，为集中作业业务快速发展提供了有力的支撑。

1.3准确性的提高

智能OCR技术通过不断地学习和优化完善后具有高度的识别率，保障了数据准确性，其中银行卡、身份证的识别率可达到99％以上，智能OCR技术的应用有效地降低了数据录入差错率，集中作业人工录入的差错率在5‰以上，应用智能OCR技术后总体差错率达到1.5‰左右，集中作业人工审核差错率在2‰以上，加入智能OCR比对后审核差错率降至1‰左右，差错率的降低，极大地提升了银行客户体验，降低了运营风险。智能OCR取代以往人工录入方式能够进行数据迅速精准的分析记录,提升服务水平,进而改善银行业的服务水平,完成业务方式、服务效能以及服务水平的整体提升。

第2章 智能OCR技术面临的挑战

尽管智能OCR技术在银行集中作业系统中发挥了诸多优势，但在实际应用过程中也面临着许多挑战。

1.条线系统孤岛林立，数据服务难以共享及复用。现有的OCR技术大多以模块化进行拼接，在业务的各个条线上实行的是以模型作为底板，局限于单一的凭证模型与固定的组合进行学习和识别。

可扩展性较差，现OCR识别系统一旦对于新增的业务种类和交易进行改造时，则需要针对相应新增的凭证进行再学习，无法对以学习的字体、书写习惯等手工书写内容进行数据的复用，降低了在实际应用中效率。同时，各个系统各自为战必然造成资源利用的不充分，随着人工智能相关技术的引入，例如网上银行、智能化网点建设的推进对于充足的数据和较高的算力要求与日俱增，各类OCR模型分布于各自系统中，将难以发挥银行在数据和资源方面的规模优势。因此对目前OCR未能形成统一的、规范、多样化的OCR服务能力，缺乏服务全行的OCR技术平台，是当前实际面临的主要问题之一。

2.1技术适配性尚有不足

不同的业务场景和文件格式对智能OCR技术的要求不尽相同。如何确保技术与现有业务流程的无缝对接，以及如何针对不同场景进行技术优化，是我们需要面对的挑战之一。银行票据的种类繁多，不同类型票据在版式、印刷质量、底纹等方面都有差异，且票面存在打印重叠、印章加盖压字、模糊、手写不规范等干扰因素。在日常业务的处理当中，现阶段OCR技术还无法完全实现自动化，需要人为进行干预，经过深度学习训练的智能OCR识别率已经大幅提升，但现阶段多数银行票据仍依赖手工填写，手工填写的识别率较打印识别率还有很大差距，现有的技术还无法满足银行对数据准确性的要求。

2.2敏感数据量大、数据安全与隐私保护有待加强

随着智能OCR技术的广泛应用，数据检索功能强大，银行数据包含大量客户隐私和敏感信息，数据安全和隐私保护问题日益凸显。如何确保在利用技术提高效率的同时，不泄露客户的敏感信息，是我们必须认真考虑的问题。一旦发生数据泄露会发生重大声誉事件，并造成重大经济损失，因此OCR平台建设要设计完备的安全架构，从多方面对客户信息和交易数据进行有效地保护。所以需要采取严格的数据加密和访问控制措施，确保数据的安全性和隐私保护。要在制度上建立完备的防泄密措施，日常数据处理做好脱敏工作，并定期对数据安全进行巡查，对数据保护切实做好各项工作。

第3章 智能OCR技术的发展发向

银行人工智能化建设与数字化转型是现代商业银行发展的必经之路，科技赋能促进提质增效，跑出“加速度”是大势所趋。随着数字化信息化时代的到来，客户的消费习惯也在改变，因此，各大商业银行不断引入“数字网点”，“云网点”等先进理念，而智能OCR通过对图片与文本间转换等先天优势，助推了这一变革的发生，为客户数据归集、分析客户日常消费画像、数据归集与分析提供了基础数据。

3.1图像识别与数据校对

对于包含复杂图案或图像的文档，智能OCR技术可以进行图像识别，辅助人工进行更准确的分类与检索。一是有助于提高文档检索的效率和准确性；在录入过程中，智能OCR可实时与现有的数据库进行实时比对，自动检测并纠正数据中的错误，提高数据的质量和准确性。二是有助于减少后续的人工校对工作，释放人力，节省成本，构建现代化人力资源效能系统管理模型。

3.2语音识别与转换与多语言处理

智能OCR可以结合语音Whisper识别技术，将语音指令转换为文字信息，简化操作流程，提高工作效率。这对于需要频繁与客户沟通的集中作业远程银行来说，是一个非常实用的功能。一是对于涉及多语言的文档，智能OCR技术可以识别并翻译不同语言的文字，方便跨语言的数据处理和沟通。二是有助于处理国际业务或多语言环境下的文档文件，强化翻译功能，支持国际化业务处理及相关业务核算功能。

3.3自动化报告生成与合规性辅助检查

智能OCR技术还可以自动从原始数据中提取关键指标，生成业务报告，缩减人工编制的时间。一是有助于提高报告的准确性、完整性、及时性、目的性，提供全面而深入的理论洞察和实践指导，以提升组织和个人的沟通效能；二是智可以协助进行合规性检查，自动识别文档中的敏感信息，确保数据处理符合相关法律法规的要求，有助于降本增效，防范风险。

第四章 结 语

智能OCR技术为金融振兴提质增效赋能加速，助力银行业高质量发展筑牢安全屏障，通过OCR自动识别和录入文档、处理表单、图像识别与分类数据验证、校对等应用场景对接，智能OCR能够技术性地简化工作流程，使得业务操作流程化，同时，将风险关口前置，成为提升工作效率的重要助力。通过持续的技术创新、加强数据安全措施和提供员工培训，我们可以确保智能OCR技术的顺利应用，为智能数字金融转型奠定了坚实的基础。

“探索无限，智能预见未来”。随着科技水平的不断提升，业务应用场景的不断拓展，智能OCR将逐步深入到日常生活，在诸多领域发挥潜力，不断地满足人们日益增长的生活需要，因此，在前台业务操作中，我们也将面临着各种机遇与挑战，下一步将有效应用OCR技术，优化业务流程，完成流程再造和技术升级，确保集中作业平台稳步健康发展。

                                                       ★文/吉林省农村信用社联合社 王来冬